1 Einführung in die generative AI
- Generative AI erklärt
- Grundlegende Modelle
- AWS-Services für generative AI
- Demo: Generative AI-Lösung
2 Erforschung generativer AI-Anwendungsfälle
- Identifizieren geeigneter Anwendungsfälle
- Generative AI-Anwendungen und -Anwendungsfälle
- Untersuchung von generativen AI-Anwendungsszenarien
- Anwendungsfall für den Unterricht
3 Grundlagen der Promptentwicklung
- Einführung in die Promptentwicklung
- Bewährte Praktiken der Promptentwicklung
- Fortgeschrittene Prompting-Strategien
- Modelleinstellungen und Parameter
- Praktisches Lab: Optimierung der Slogan-Generierung mit Amazon Bedrock
4 Grundsätze und Überlegungen zu verantwortungsvoller AI
- Einführung in verantwortungsvolle AI
- Kerndimensionen der verantwortungsvollen AI
- Überlegungen zur generativen AI
- Praktisches Lab: Implementierung von Prinzipien der verantwortungsvollen AI mit Amazon Bedrock Guardrails
5 Sicherheit, Governance und Compliance
- Überblick über die Sicherheit
- Unerwünschte Eingabeaufforderungen
- Generative AI-Sicherheitsdienste
- Unternehmensführung
- Einhaltung der Vorschriften
6 Umsetzung von generativen AI-Projekten
- Einführung - Generative AI-Anwendung
- Definieren Sie einen Anwendungsfall
- Auswahl eines Basismodells
- Verbessern der Leistung
- Ergebnisse auswerten
- Einsatz der Anwendung
- Demo: Amazon Q Business
7 Integration von generativer AI in den Entwicklungslebenszyklus
- Einführung
- Praktisches Lab: Capstone – Erstellen eines Projektplans mit generativer AI
8 Nachbereitung des Kurses
- Nächste Schritte und zusätzliche Ressourcen
- Zusammenfassung des Kurses